斯坦福大学和麻省理工斯隆商学院的研究人员最近的一项研究表明，人工智能推动金融咨询普及化目前只是一种错觉。尽管如今获得专业咨询需要花费相当于法学硕士学位的费用，但拥有人工智能经验并能够提出更精准的财务问题，却能带来显著更好的结果。Capital.com 的创始人 Viktor Prokopenya 在 LinkedIn 上评论这项研究时表示：“我们取消了价格。现在，问题本身就是门槛，而问题是由一个人是否具备的词汇构成的。”

如今，英国和美国大约有一半的成年人曾向人工智能寻求财务建议，这一数字已经超过了寻求人类专家建议的人数。

然而，这项研究的学术标题相当冗长，名为“人工智能金融建议：供给、需求和生命周期影响”，它强调，与智能投顾不同，LLM 并没有经过精细调整来提供金融建议。

考虑到现在有那么多人通过人工智能来咨询理财方面的问题，这可能会造成一些问题。

业内企业已经推出了各自的AI辅助建议工具，旨在为用户提供包括研究能力在内的诸多服务。例如，Robinhood和eToro分别推出了Cortex和Tori。

但还有另一个不利因素：对于法学硕士来说，像加密货币这样的高风险资产在投资优先级排序中排名非常靠后。

及时的工程分界线

这项研究以 1000 名美国成年人为样本，结果表明，人工智能辅助的财务结果的质量在很大程度上取决于用户的现有特征。

最能说明问题的是，新手并非最大的受益者。相反，那些拥有快速工程经验，能够以有效的方式与机器沟通并产生有用结果的人，才是最终的赢家。

研究人员使用定量模型，根据法学硕士提供的建议，模拟了终身收入和投资情况。

结果令人震惊。

之前使用过人工智能理财指导的用户，到60岁时平均财富比从未用过此类工具的用户多出10万美元。这种差异并非市场运气使然，而是由于他们与人工智能技术更深入的互动促使他们养成更好的储蓄习惯。

金融素养也发挥了决定性作用。那些对基本金融概念理解有困难的人，所接受的建议导致他们的财富最终减少了4.1%。

人工智能非但没有起到平衡作用，反而似乎反映了用户自身的局限性。

如果用户提出的问题过于简单或措辞不当，机器通常会给出笼统或过于谨慎的答案。对于缺乏读写能力的用户，人工智能经常建议他们降低股票配置比例，这意味着他们错失了积累可观财富所需的长期增长机会。

值得一提的是，虽然结果在 ChatGPT-5.2、Gemini 3 Flash 和 GPT-5.6 Terra 等模型中得到了重复验证，但这基于建模结果，而不是实际观察到的结果。

关注识字差距

Prokopenya 在他的文章中建议行业应采用更严格的标准。他认为，真正的工作不在于交付工具本身，而在于确保工具能够识别出薄弱的问题，并引导用户找到更好的问题。

还有另一种可能性：如果金融行业无法弥合这一差距，我们可能会看到一种新经济的出现：出售理财建议提示信息。目前已经出现了一些小众案例，例如像PromptBase这样的平台，它们出售此类提示信息的访问权限。

与其说是付费获取建议，不如说是为那些原本承诺免费提供建议的人付费，他们最终可能要为找到合适的措辞而买单。除非人工智能能够像提供信息一样有效地指导用户，否则公平竞争的梦想将永远只是梦想。

就目前而言，在数字时代，最有价值的货币似乎仍然是良好的教育。